网络安全检测SQL注入攻击特征数据集CybersecurityDetectionSQLInjectionAttackFeatures-natasa213
数据来源：互联网公开数据
标签：SQL注入, 网络安全, 攻击检测, 文本分析, 特征工程, 机器学习, 恶意代码, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开的网络安全资源，记录了用于识别SQL注入攻击的HTTP请求特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态特征数据集使用。
地理范围：数据为全球网络安全场景下的HTTP请求示例，涵盖多种SQL注入攻击类型。
数据维度：包括多个特征字段，如“Und”（未知特征）、“Normal”（正常请求）、“Protocol Manipulation”（协议篡改）、“Code Injection”（代码注入）、“OS Command Injection”（操作系统命令注入）、“Path Traversal”（路径穿越）、“SQL Injection”（SQL注入）、“Scanning for Vulnerable Software”（扫描漏洞软件）、“HTTP Verb Tampering”（HTTP动词篡改）、“Fake the Source of Data”（伪造数据源）等，每个字段可能对应不同的请求类型或攻击特征。
数据格式：CSV格式，文件名为“2/66.csv”，便于分析和处理。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于网络安全、机器学习与数据挖掘交叉领域的学术研究，如恶意请求识别、异常检测、攻击特征分析等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，特别适用于入侵检测系统（IDS）、Web应用防火墙（WAF）等产品的模型训练与测试，以及安全态势感知系统的构建。
决策支持：支持网络安全体系中的风险评估与自动防御机制开发，帮助企业强化安全防护策略。
教育和培训：作为信息安全、数据科学、机器学习等课程的实训数据，用于学生训练模型、了解SQL注入攻击模式，以及学习特征工程。
此数据集特别适合用于探索SQL注入攻击的特征表现形式，帮助用户构建基于特征的攻击检测模型，提升对网络攻击的识别能力。
